---
title: "Sosyal Medya Bağımlılığı Analizi"
output: 
  flexdashboard::flex_dashboard:
    orientation: rows
    vertical_layout: fill
    social: menu
    source_code: embed
    
---

```{r setup, include=FALSE}
# 1. GEREKLİ KÜTÜPHANELERİ YÜKLÜYORUZ
library(flexdashboard)
library(tidyverse)
library(plotly)
library(DT)
library(knitr)

# 2. VERİ SETİNİ OKUTUYORUZ
df <- read.csv("Students Social Media Addiction.csv")

# 3. VERİ DÜZENLEME 
df$Gender <- as.factor(df$Gender)
df$Most_Used_Platform <- as.factor(df$Most_Used_Platform)
df$Academic_Level <- as.factor(df$Academic_Level)

# 4. ÖZET HESAPLAMALAR
total_students <- nrow(df)
avg_age <- round(mean(df$Age), 1)
# En çok tekrar eden platformu bulma
top_platform <- names(which.max(table(df$Most_Used_Platform)))
avg_usage <- round(mean(df$Avg_Daily_Usage_Hours), 1)
```
Hakkında & Metadata {data-icon="fa-info-circle"}
=====================================

Row
-----------------------------------------------------------------------
### Proje Bilgileri

**Öğrenci Bilgileri:**

* **Ad Soyad:** Dila Kızılkan
* **Öğrenci No:** 2307071189
* **Bölüm:** Yönetim Bilişim Sistemleri

**Veri Seti Hakkında:**

* **Adı:** Students Social Media Addiction
* **Yazar:** Adıl Shamım
* **Kaynak:** Kaggle
* **Tarih:** `r Sys.Date()`

> **Proje Amacı:** Bu proje, öğrencilerin sosyal medya kullanım süreleri ile bağımlılık skorları ve ruh sağlıkları arasındaki ilişkiyi incelemeyi amaçlamaktadır.

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Değişken Listesi
```{r}

degisken_ozet <- data.frame(
  Degisken_Adi = names(df),
  Veri_Tipi = sapply(df, class)
)
datatable(degisken_ozet, options = list(pageLength = 5))
```
Veri Özeti {data-icon="fa-table"}
===================================== 

Row{data-height=150}
-----------------------------------------------------------------------
### Toplam Öğrenci
```{r}
valueBox(total_students, icon = "fa-users", color = "primary")
```
### Ortalama Yaş
```{r}
valueBox(avg_age, icon = "fa-birthday-cake", color = "info")
```
### En Popüler Platform
```{r}
valueBox(top_platform, icon = "fa-instagram", color = "success")
```

### Ort. Günlük Kullanım (Saat)
```{r}
valueBox(avg_usage, icon = "fa-clock", color = "warning")
```
Row{data-height=400}
-----------------------------------------------------------------------

### Sayısal Değişken İstatistikleri
```{r}
library(dplyr)
library(tidyr)

sayisal_ozet <- df %>%
  select_if(is.numeric) %>%
  pivot_longer(cols = everything(), names_to = "Degisken", values_to = "Deger") %>%
  group_by(Degisken) %>%
  summarise(
    Ortalama = round(mean(Deger, na.rm = TRUE), 2),
    Medyan = median(Deger, na.rm = TRUE),
    Std_Sapma = round(sd(Deger, na.rm = TRUE), 2), 
    Min = min(Deger, na.rm = TRUE),
    Max = max(Deger, na.rm = TRUE)
  )

datatable(sayisal_ozet, options = list(dom = 't'))
```

Row {.tabset.tabset-fade}
-----------------------------------------------------------------------
### Platform Dağılımı
```{r}
df %>% 
  count(Most_Used_Platform) %>% 
  arrange(desc(n)) %>%
  datatable(colnames = c("Platform", "Kişi Sayısı"),
            options = list(pageLength = 5, dom = 't'))
```
### Cinsiyet Frekans Tablosu
```{r}
df %>% 
  count(Gender) %>% 
  arrange(desc(n)) %>%
  datatable(colnames = c("Cinsiyet", "Kişi Sayısı"),
            options = list(dom = 't'))
```
### Akademik Seviye Frekans Tablosu
```{r}
df %>% 
  count(Academic_Level) %>% 
  arrange(desc(n)) %>%
  datatable(colnames = c("Seviye", "Kişi Sayısı"),
            options = list(dom = 't'))
```
Grafikler {data-icon="fa-chart-bar"}
=====================================
Row
-----------------------------------------------------------------------
### Histogram: Günlük Kullanım Süresi Dağılımı
```{r}

p1 <- ggplot(df, aes(x = Avg_Daily_Usage_Hours)) +
  geom_histogram(binwidth = 0.5, fill = "#2C3E50", color = "white") +
  labs(title = "Öğrencilerin Günlük Sosyal Medya Kullanımı",
       x = "Kullanım Süresi (Saat)",
       y = "Öğrenci Sayısı") +
  theme_minimal()


ggplotly(p1)
```
> **Yorum:**Veri seti incelendiğinde, öğrencilerin günlük ortalama sosyal medya kullanım süresinin yaklaşık 4.9 saat olduğu görülmektedir. Dağılım çoğunlukla 4-6 saat aralığında yoğunlaşmaktadır.

### Sütun Grafiği: Akademik Seviye Dağılımı
```{r}
p4 <- ggplot(df, aes(x = Academic_Level, fill = Academic_Level)) +
  geom_bar() +
  labs(title = "Öğrencilerin Akademik Seviyeleri",
       x = "Seviye",
       y = "Öğrenci Sayısı") +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "none")

ggplotly(p4)
```
> **Yorum:**Katılımcıların akademik dağılımı incelendiğinde, lisans (Undergraduate) öğrencilerinin çoğunlukta olduğu görülmektedir.

Row
-----------------------------------------------------------------------
### Kutu Grafiği: Platforma Göre Ruh Sağlığı
```{r}
p2 <- ggplot(df, aes(x = Most_Used_Platform, y = Mental_Health_Score, fill = Most_Used_Platform)) +
  geom_boxplot() +
  labs(title = "Platformlara Göre Ruh Sağlığı Puanları",
       x = "Platform",
       y = "Ruh Sağlığı Skoru (1-10)") +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "none") # Lejantı gizle

ggplotly(p2)
```
> **Yorum:**LinkedIn ve LINE kullanıcılarının ortalama ruh sağlığı skorları (8.0) yüksekken; TikTok (5.7) ve Snapchat (5.5) kullanıcılarının skorlarının daha düşük olduğu gözlemlenmiştir.

### Saçılım Grafiği: Süre vs Bağımlılık
```{r}
p3 <- ggplot(df, aes(x = Avg_Daily_Usage_Hours, y = Addicted_Score, color = Gender)) +
  geom_point(alpha = 0.7) +
  labs(title = "Kullanım Süresi ve Bağımlılık İlişkisi",
       x = "Günlük Kullanım (Saat)",
       y = "Bağımlılık Skoru") +
  theme_minimal()

ggplotly(p3)
```
> **Yorum:**Günlük Kullanım Süresi ile Bağımlılık Skoru arasında çok güçlü pozitif bir ilişki (Korelasyon: 0.83) bulunmaktadır. Süre arttıkça bağımlılık puanı da artmaktadır.


Kaynakça {data-icon="fa-book"}
=====================================

Row
-----------------------------------------------------------------------

### Proje ve Kaynakça Detayları

**Proje Hakkında:**

Bu gösterge paneli (dashboard), **İstinye Üniversitesi Yönetim Bilişim Sistemleri** bölümü lisans eğitimi kapsamında hazırlanmıştır. Çalışmanın temel amacı, ham veriyi anlamlı içgörülere dönüştürmek ve kullanıcı dostu bir arayüz ile sunmaktır.

**Faydalanılan Kaynaklar:**

Bu çalışma hazırlanırken aşağıdaki kaynaklardan ve araçlardan yararlanılmıştır:

* **1. Veri Kaynağı:**
    * Veri Seti: *Students Social Media Addiction*
    * Platform: Kaggle (Açık Kaynak Veri Platformu)
    * Erişim Tarihi: `r Sys.Date()`

* **2. Yazılım ve Kütüphaneler:**
    * **Programlama Dili:** R (`r R.version.string`)
    * **IDE:** RStudio
    * **Temel Paketler:** `tidyverse` (Veri manipülasyonu ve ggplot2 görselleştirme)
    * **Dashboard Altyapısı:** `flexdashboard`
    * **Etkileşim:** `plotly` (Grafiklerin interaktif hale getirilmesi)
    * **Tablolama:** `DT` (DataTables)

* **3. Yardımcı Dokümantasyon:**
    * R Markdown Cheatsheets
    * Flexdashboard resmi dokümantasyonu (pkgs.rstudio.com)

**Tekrarlanabilirlik Notu (Reproducibility):**

Bu analiz, tamamen tekrarlanabilir olacak şekilde tasarlanmıştır. Aşağıdaki "Session Info" çıktısı, bu raporun oluşturulduğu andaki R ortamı ve paket sürümlerini detaylandırmaktadır.

### Oturum Bilgileri (Session Info)

```{r}
sessionInfo()
```